yandex
D
dropbox
Страна
Канада
Зарплата
162 400 CA$ – 219 600 CA$
SeniorУдалённоПолная занятость

Senior Data Scientist, Marketing

ИИОценка ИИ

Отличная вакансия в компании мирового уровня с прозрачным диапазоном зарплаты и удаленным форматом работы. Высокие требования компенсируются интересными задачами на стыке науки о данных и бизнеса.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованием более 7 лет опыта и глубоких знаний в узких областях: MMM, MTA и причинно-следственный вывод. Роль предполагает полную автономность и взаимодействие с топ-менеджментом.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана175 000 CA$
Рынок145 000 CA$ – 210 000 CA$
ИИОценка ИИ

Предлагаемый диапазон 162k–220k CAD полностью соответствует и даже несколько превышает рыночные стандарты для Senior Data Scientist в Канаде. Верхняя граница диапазона характерна для топовых технологических компаний (Big Tech).

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

Role Description

We're looking for a Senior Data Scientist to partner with Marketing, Brand, Product and Finance teams to answer key questions about the effectiveness of marketing across all our paid and owned channels. We solve challenging problems and boost business growth through a deep understanding of user behaviors with applied analytics techniques and business insights. An ideal candidate should have robust knowledge of marketing measurement methods (eg. causal inference, attribution, MMM) and strong technical fluency in scripting (Python/R) and querying (SQL).

Responsibilities

  • Evaluate and improve our marketing measurement leveraging techniques such as MMM(Marketing Mix Modeling), MTA(Multi touch attribution) and incrementality testing
  • Perform analytical deep-dives to analyze problems and opportunities, identify the hypothesis and design & execute experiments
  • Inform future experimentation design and roadmaps by performing exploratory analysis to understand user engagement behavior and derive insights
  • Create personalized segmentation strategies leveraging propensity models to enable targeting of offers and experiences based on user attributes
  • Identify key trends and build automated reporting & executive-facing dashboards to track the progress of acquisition, monetization, and engagement trends.
  • Extract actionable insights through analyzing large, complex, multi-dimensional customer behavior data sets
  • Monitor and analyze a high volume of experiments designed to optimize the product for user experience and revenue & promote best practices for multivariate experiments
  • Translate complex concepts into implications for the business via excellent communication skills, both verbal and written
  • Understand what matters most and prioritize ruthlessly
  • Work with cross-functional teams (including Data Science, Marketing, Product, Engineering, Design, User Research, and senior executives) to rapidly execute and iterate

Requirements

  • Bachelors’ or above in quantitative discipline: Statistics, Applied Mathematics, Economics, Computer Science, Engineering, or related field
  • 7+ years experience using analytics to drive key business decisions; examples include business/product/marketing analytics, business intelligence, strategy consulting
  • Proven track record of being able to work independently and proactively engage with business stakeholders with minimal direction
  • Significant experience with SQL and large unstructured datasets such as Hadoop
  • Deep understanding of statistical analysis, experimentation design, and common analytical techniques like regression, decision trees
  • Solid background in running multivariate experiments to optimize a product or revenue flow
  • Strong verbal and written communication skills
  • Proficiency in programming/scripting and knowledge of statistical packages like R or Python

Preferred Qualifications

  • Experience in using open source packages for incrementality tests(e.g. Meta’s Geolift, Google’s Causal Impact) and MMM (Google’s Meridian, Lightweight MMM or Meta’s Robyn)
  • Master's or Ph.D. Degree in a quantitative field
  • Experience with predictive modeling, machine learning, and experimentation/causal inference methods.
  • Experience using AI coding assistants (e.g., Claude Code, GPT Codex, Copilot, or similar tools)

Compensation

Canada Pay Range

$162,400—$219,600 CAD

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • R
  • SQL
  • Hadoop
  • Statistics
  • Causal Inference
  • Marketing Mix Modeling
  • Multi-Touch Attribution
  • Experimentation
  • Machine Learning
  • Propensity Modeling
  • Data Visualization
  • Tableau
  • A/B Testing

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта в ключевой компетенции вакансии — моделировании маркетингового микса.

Расскажите о вашем опыте внедрения MMM (Marketing Mix Modeling). С какими основными трудностями вы столкнулись при сборе данных и интерпретации результатов?

Вакансия требует навыков проведения инкрементальных тестов для оценки эффективности каналов.

Как бы вы спроектировали эксперимент для оценки инкрементального эффекта от платной рекламы в социальных сетях, если стандартное A/B тестирование на уровне пользователя невозможно?

Оценка способности кандидата работать с бизнес-метриками и приоритизировать задачи.

Как вы определяете, какие метрики должны быть включены в дашборд для руководителей отделов маркетинга и финансов?

Проверка навыков предиктивного моделирования для маркетинговых целей.

Опишите процесс создания модели склонности (propensity model) для таргетирования офферов. Как вы оцениваете качество такой модели в контексте бизнес-результатов?

Работа в Dropbox предполагает кросс-функциональное взаимодействие.

Приведите пример, когда вам пришлось объяснять сложную статистическую концепцию нетехническому стейкхолдеру. Как вы убедили их принять решение на основе ваших данных?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

D
dropbox
Канадаот 162 400 CA$
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!